Jurnal Administrasi Bisnis JAB|Vol. 30 No. 1 Januari 2016| administrasibisnis.studentjournal.ub.ac.id
138
Asumsi-asumsi Klasik a.
Uji Normalitas
Tabel 1 Uji Normalitas
Hasil perhitungan pada Tabel 1 atas pengujian normalitas dengan uji Kolmogorov-Smirnov
telah diketahui nilai Asymp. Sig. sebesar 0.320 atau lebih besar dari 0.05; maka ketentuan H
diterima dengan kata lain bahwa asumsi normalitas terpenuhi.
b. Uji Autokorelasi
Tabel 2 Uji Autokorelasi
Berdasarkan pada Tabel 2 telah diketahui pengujian autokorelasi dengan DW-Test nilai
uji Durbin Watson adalah 1,946 yang terletak antara 1,788 dan 2,212. Berdasarkan hasil
pengujian di atas maka dapat disimpulkan bahwa tidak terdapat autokorelasi telah
terpenuhi.
c. Uji Multikolinieritas
Tabel 3 Uji Multikoliniearitas
d. Uji Heterokedastisitas
Hasil pengujian pada gambar 1 tersebut didapat bahwa diagram tampilan scatterplot
menyebar dan tidak membentuk pola tertentu maka
tidak terjadi
heteroskedastisitas, sehingga dapat disimpulkan bahwa sisaan
memiliki ragam hubungan homogen konstan atau dengan kata lain tidak terdapat gejala
heterokedastisitas.
Terpenuhi seluruh asumsi klasik regresi di atas maka dapat dikatakan model regresi linear berganda yang
digunakan dalam penelitian ini adalah sudah layak atau tepat.
2.
Analisis Regresi Liner Berganda a.
Pengujian Hipotesis secara simultan
Tabel 4 Uji Signifikansi SimultanF
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
114 ,0000000
41,77286764 ,241
,241 -,192
2,574 ,320
N Mean
Std. Deviation Norm al Param eters
a, b
Abs olute Pos itive
Negative Mos t Extrem e
Differences Kolm ogorov-Sm irnov Z
Asymp. Sig. 2-tailed Uns tandardiz
ed Residual
Tes t dis tribution is Norm al. a.
Calculated from data. b.
Model Summary
b
1,946 Model
1 Durbi n-
Watson Dependent Variabl e: growth
b.
Coefficients
a
,767 1,303
,742 1,347
,276 3,624
,231 4,332
roa roe
gpm npm
Model 1
Tolerance VIF
Collinearity Statis tics
Dependent Variable: growth a.
6 4
2 -2
-4
Regression Standardized Predicted Value
8 6
4 2
-2 -4
Regression Studentized R esidual
Dependent Variable: growth Scatterplot
ANOVA
b
48748,763 4
12187,191 6,737
,000
a
197181,9 109
1809,008 245930,7
113 Regression
Residual Total
Model 1
Sum of Squares
df Mean Square
F Sig.
Predictors: Constant, npm, roa, roe, gpm a.
Dependent Variable: growth b.
Gambar 1 Uji Heterokedastisitas
Jurnal Administrasi Bisnis JAB|Vol. 30 No. 1 Januari 2016| administrasibisnis.studentjournal.ub.ac.id
139
nilai Sig. F 0,000 α = 0.05 maka hal ini menjawab hipotesis bahwa H0
ditolak sehingga dapat disimpulkan bahwa variabel terikat Growth dapat dipengaruhi secara
signifikan oleh variabel bebas ROA, ROE, GPM, dan NPM.
b. Pengujian Hipotesis secara parsial
